霧計算網(wǎng)絡的成本效率分析

董春利，王 莉

(南京交通職業(yè)技術學院 電子信息工程學院，江蘇 南京 211188)

0 引言

一般的三層霧計算網(wǎng)絡包括云層、霧層和用戶層。用戶層容納了較多用戶設備，需要低時延的高體驗質(zhì)量(QoE)計算服務[1]。云層由大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心(Cloud Data Center，CDC)組成，具有高性能計算單元，通常位于遠離用戶的偏遠地區(qū)。霧層包括一組霧節(jié)點(Fog Node，F(xiàn)N)，被廣泛地部署在鄰近于用戶。FN可由CDC或其他服務供應商部署。

FN位于用戶附近，因此用戶可將工作負載提交給與他們相鄰的FN，從而可擴大服務覆蓋范圍。此外，由于所有FN的計算和能量資源都有限，用戶提交的工作負載需要被有效分配。相鄰的FN可通過本地通信基礎架構相互協(xié)作，因此可互相幫助共同處理工作負載，從而進一步提高用戶的服務質(zhì)量。

考慮一個三層霧計算網(wǎng)絡，其中每個用戶可向由一組CDC部署的一組相鄰FN提交計算服務。假設總共有M個CDC，標記為C={C1，C2，L，CM}。在虛擬網(wǎng)絡中，所有CDC都為N個用戶提供服務，標記為U={U1，U2，…，UN}。此外，在物理網(wǎng)絡中，為了減少服務延遲并且實現(xiàn)實時快速響應交互，每個CDC可將用戶提交的服務卸載到本地FN。假設網(wǎng)絡中有K個FN，標記為F={f1，f2，…，fK}。

設λn為用戶的工作負載到達率，并且定義計算資源的單位數(shù)量，計算資源指每個FN可分配的計算資源塊(Computation Resource Blocks，CRB)，其以μ的速率提供計算服務。然而，由于用戶不能直接接入CRB，需要從CDC接收虛擬化服務，并且在CDC的管理下，最終可將FN的CRB分配給用戶。

1 霧計算網(wǎng)絡的成本效率

在考慮霧計算和資源分配問題之間的交互作用之前，需要一種可用于偏好產(chǎn)生和資源分配策略評估的指標。關于霧計算中的資源分配問題的現(xiàn)有工作是最大化服務質(zhì)量或最小化成本[2]。在本研究中，同時考慮了兩個關鍵指標[3]。與總的成本效率概念不同，在滿足QoS要求的同時使總成本最小化，這里使用效用與總成本之比來定義網(wǎng)絡的成本效率指標，公式如下：

(1)

服務質(zhì)量可以通過服務延遲來衡量，包括網(wǎng)絡中往返工作負載傳輸時間和霧層的排隊延遲。因此用戶un的服務延遲成本，包括排隊延遲CnQD和網(wǎng)絡延遲CnND引起的成本，可表示為

(2)

假設每個用戶的工作負載都是泊松到達過程。基于M/G/1排隊延遲模型，采用了排隊延遲成本[4]。因此，用戶un的排隊延遲成本可以表示為：

(3)

qn是用戶un購買的CRB的數(shù)量。另外，為簡化起見，網(wǎng)絡延遲CnND引起的成本是lkn的線性函數(shù)，即：

(4)

其中a是標量，lkn表示從CDC到FN的距離加上從FNfk到用戶un的距離。因此，基于(2)的用戶un的服務延遲成本可重寫為：

(5)

2 CDC的成本效率

在霧計算網(wǎng)絡中，每個CDC的效用是從用戶得到的收入，減去能夠提供物理CRB設施的付款。

通過CDC-FN配對，根據(jù)服務用戶購買的虛擬CRB的數(shù)量，每個CDC都傾向于將其服務卸載到就近的FN。但是，如果可以滿足所有用戶需求的FN中沒有足夠的可用CRB，則遠離用戶的遠程CDC仍將為某些用戶提供服務，而需要支付更多的能源成本。因此，CDCcm,m∈{1,2,…,M}的效用函數(shù)可給出為：

(6)

根據(jù)(5)中的成本和(6)中的效用，可以將CDCcm的成本效率表示為：

(7)

3 FN的成本效率

對于霧計算網(wǎng)絡中的FNfk，效用是從CDC收到的付款減去傳輸費用，可以將其表示為：

(8)

其中Onk表示用于每個單元CRB傳輸?shù)闹Ц叮渑c距離lkn具有線性關系。因此，F(xiàn)Nfk的成本效率可以表示為：

(9)

4 用戶的成本效率

霧計算網(wǎng)絡中的用戶為服務給CDC支付，并且用戶的效用un，?n∈{1,2,…,N}，可以表示為從工作負載數(shù)據(jù)中獲得的收入，減去服務延遲的成本和支付給CDC的費用，可以表示為費用：

(10)

其中an表示用戶un可獲得的單元接收的數(shù)據(jù)率的收入。bn和gn分別表示用戶un的效用函數(shù)中，支付的重要性的權重因子和數(shù)據(jù)服務延遲。因此，用戶un的成本效率可以寫成

(11)

5 結語

對三層霧計算網(wǎng)絡中的資源分配問題，提出了成本效率的概念，可用于CDC，F(xiàn)N和用戶之間的偏好分析。然后，基于成本效率、開發(fā)的雙重匹配策略，三方參與者可以實現(xiàn)穩(wěn)定的匹配結果。